利用lp-ntPET技术生成短时多巴胺波动的动态图像：香烟吸烟过程中的多巴胺动态影像

摘要

我们提出了一种新的正电子发射断层成像（PET）方法，用于捕捉香烟吸烟引起的多巴胺波动。受试者在PET扫描仪内进行吸烟。通过lp-ntPET对动态PET图像进行逐体素的时间建模，该模型包含一个随时间变化的多巴胺项。结果生成了吸烟过程中纹状体内多巴胺波动的“动态影像”。

摘要

我们描述了利用动态正电子发射断层扫描（PET）数据生成大脑多巴胺动态影像的实验与统计步骤。这些影像反映了吸烟一支香烟所诱发的多巴胺在分钟级时间尺度上的波动。在成像过程中，吸烟者处于自然吸烟状态，同时尽可能减少了其他可能的混杂因素（如头部运动、预期效应、新奇感或反复吸烟引起的厌恶反应）的影响。

我们介绍了这种独特分析方法的详细内容。传统的正电子发射断层扫描（PET）分析方法估计的是不随时间变化的动力学模型参数，无法捕捉神经递质释放的短期波动。我们的分析方法——可生成多巴胺动态影像——基于我们在动力学模型及其他分解技术方面的研究工作，这些技术允许参数随时间变化^1-7。这种分析方法的时间可变性特征是本研究的关键所在。由于我们的模型在参数上也是线性的，因此在计算上具有可行性，可应用于体素水平。该分析技术包括五个主要步骤：预处理、建模、统计比较、掩膜处理和可视化。预处理对PET数据应用了一种独特的“HYPR”空间滤波器⁸，该滤波器可降低空间噪声，同时保留关键的时间信息。建模步骤用于识别最能描述多巴胺对¹¹C-雷氯必利摄取影响的时间可变函数。统计分析步骤将我们的（lp-ntPET）模型⁷的拟合效果与传统模型⁹进行比较。掩膜处理则限制仅对那些由新模型更优描述的体素进行后续处理。可视化步骤将每个体素的多巴胺函数映射到颜色标尺上，并生成多巴胺动态影像。本文展示了阶段性结果以及吸烟过程中的多巴胺动态影像示例。

引言

尽管有大量证据表明吸烟对健康有害，但烟草使用仍然是一个重大的公共卫生问题。戒烟极为困难，美国超过20%的成年人仍在吸烟，且大多数试图戒烟者在第一个月内就会复吸¹⁰。遗憾的是，目前可用于辅助戒烟和/或减轻尼古丁依赖的治疗方法十分有限。在本实验室中，我们致力于利用正电子发射断层成像（PET）技术研究成瘾与依赖机制，以推动开发用于戒烟及其他药物滥用治疗的新药物。

纹状体中多巴胺的快速升高被认为编码了药物和行为的成瘾倾向¹¹，而多巴胺迅速恢复至基线水平可能与戒断反应及后续的觅药行为有关。对于某些成瘾性物质和行为（如吸烟）而言，纹状体多巴胺的升高非常短暂（数分钟）；升高的幅度不大（基线的1-2倍）；且这些反应的空间范围可能仅局限于纹状体的某些小亚区。

动物实验明确表明，尼古丁可引起大鼠伏隔核中多巴胺的释放¹²。然而，早期采用常规分析方法来估计人类在吸烟期间或吸烟后多巴胺变化的尝试，所得结果不可靠且相互矛盾^13-18。其中一些研究允许吸烟者在扫描仪外吸烟，而另一些研究仅向受试者给予尼古丁。为了更好地研究对香烟的成瘾性，我们着手开发更优的成像方案，并结合先进的分析方法，以捕捉大脑对类自然吸烟行为的反应。

在脑成像技术中，正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography, PET）因其能够活体探测人脑神经化学特性而独树一帜。in vivo。目前已开发出多种PET示踪剂用于追踪多巴胺受体，其中许多示踪剂会与内源性多巴胺发生竞争。然而，传统的PET图像分析方法通常基于动态PET图像，估算示踪剂结合态与游离态的稳态比值，即结合势（binding potential，类似于in vitro方法）。稳态比值的表观变化（例如从基线状态到吸烟状态）通常被解释为多巴胺水平的变化。但与成瘾相关的多巴胺变化本质上是短暂的，因此对稳态参数的估计存在缺陷。此外，常规的感兴趣区域分析会将示踪剂浓度在大范围解剖定义的区域内进行平均，很可能遗漏高度局部化的脑部反应——例如我们预期吸烟所引发的反应。以往关于吸烟的PET研究还可能受到吸烟者在扫描仪内吸烟时头部移动的影响。

功能磁共振成像（fMRI）具备捕捉纹状体亚区在分钟级时间尺度上发生事件所需的足够空间和时间分辨率，但fMRI缺乏正电子发射断层扫描（PET）所具有的分子特异性。BOLD信号源于血流变化，因此在神经元和分子层面均不具备特异性。因此，我们采用了PET技术——但采用了全新的方式。本实验方案的目标是估算吸烟引发的短暂且局部的多巴胺反应，因为这些反应被认为构成了渴求感及觅药行为的神经化学基础。

为了估算使用多巴胺受体配体进行动态PET成像所捕获的多巴胺瞬时变化，我们此前提出了一系列动力学模型，统称为“ntPET”（神经递质PET） ^1,5,6,19，这些参数基于传统的双组织室模型，但增加了多巴胺随时间变化及其与示踪剂相互作用的项即 竞争）。这些模型已通过与金标准的对比验证。具体而言，我们已证明，我们的模型能够根据大鼠的PET数据预测随时间变化的多巴胺浓度，且预测结果与同步采集的微透析测量值高度一致。 ^4,7. 优势我们最新的模型为线性非参数模型（np-ntPET） ¹ 或线性与参数化（lp-ntPET）⁷后者模型源自 Alpert 提出的早期线性模型 等 ²⁰线性化是一个关键进展，因为它确保了将模型应用于体素水平的动态数据时在计算上具有简便性。在最近一篇概念验证论文中，我们成功生成了人类受试者执行运动任务时的多巴胺动态影像 ³ 并证明这些动态图像对运动任务的时间进程具有敏感性，这符合预期。这些动态图像是图像中每个体素内多巴胺水平随时间变化过程的表征。正电子发射断层扫描（PET）中的逐体素分析方法通常存在信噪比较低的问题，因此为了最大程度降低基于体素的时间-活性曲线（TACs）中固有的噪声，我们采用了一种创新性的空间滤波方法——“HYPR”。 ⁸ 作为预处理步骤。该步骤在降低噪声的同时保留了响应体素的关键时间特征。

吸烟不仅仅是尼古丁的摄入。除尼古丁外，香烟中还含有4000种化学物质。尽管尼古丁被认为是导致初始成瘾效应的主要成分，但吸烟过程中的其他各种提示性线索和感官成分也会对习惯性吸烟者产生强化作用。我们选择研究完整的吸烟行为，这意味着需要在正电子发射断层扫描（PET）仪内对吸烟者进行成像。然而，吸烟过程中不可避免地会产生头部运动。为了消除图像中的头部运动伪影，我们采用Vicra运动追踪系统（NDI Systems，滑铁卢，加拿大），并在迭代式分辨率恢复重建算法中结合逐事件运动校正方法²¹。

我们新开发的扫描与分析方法旨在诱发并捕捉短暂且局灶性的多巴胺瞬时变化，这些变化是大脑对成瘾性药物及行为反应的独特标志。通过逐体素分析，我们的模型生成了一组动态图像，用以呈现纹状体多巴胺水平的波动情况。 即 “多巴胺电影”。这些电影代表了一种新的成瘾时空生物标志物，可作为成瘾风险的直接、多维指标和/或治疗效果的评估指标。

方案

下文所述的用于生成多切片多巴胺动态图像的完整流程概述，如图1中的流程图所示。

1. PET前MR扫描
   在与PET扫描不同的日期获取结构磁共振扫描。MR扫描将为PET图像提供解剖学参考。结构MRI的典型采集参数为：3D MPRAGE MR脉冲序列，TE = 3.3 msec，翻转角 = 7度；层厚 = 1.0 mm，像素尺寸 = 0.98 × 0.98 mm。
   1. 练习PET/吸烟会话
      安排受试者在进行PET扫描之前或最好在更早时间前往PET中心时，就在PET扫描仪中练习吸烟动作。这可以避免在实际PET扫描过程中出现困惑或不适，并消除首次进入扫描仪的新奇感。由于西门子HRRT是一种高分辨率脑部扫描仪，其扫描通道较窄，吸烟者将香烟移至口部时活动空间极为有限。尽管我们具备一套 sophisticated 的头部运动校正系统，但仍建议受试者在练习吸烟时尽量保持头部不动。
   2. 患者准备
      1. 静脉输液管路
         必须由注册护士插入静脉导管，并做好准备，以便后续连接至输送示踪剂的泵。示踪剂将通过静脉导管注入患者体内。
      2. 头部运动监测器
         将反光球附着于受试者头部顶部。Vicra头部追踪系统的激光以20 Hz的频率采集反光球的位置。这些反光球固定在刚性十字形支架上 "工具" 该工具连接至受试者佩戴的莱卡泳帽上。研究人员应使用工具位置的实时显示来监测头部运动，并确保激光系统能够无遮挡地观测到该工具，持续记录头部位置，以供后续图像重建使用。
   3. 准备注射泵
      1. 为确保PET图像对扫描全程中多巴胺波动具有最大敏感性，使用适当的输注程序对泵进行编程以输注雷氯必利，并给予示踪剂 ¹¹C-raclopride，先以初始推注方式给予，随后进行持续输注。为确定初始推注与输注阶段中示踪剂的适当相对用量，我们采用Carson的方法。 等 ²² 计算推注剂量与输注速率的比值（"Kbol" （以分钟为单位）已知系统的脉冲响应函数 ¹¹在人体中使用C-雷氯必利。示踪剂的给药根据特定方案，由实验室自行开发的计算机程序控制，该程序驱动可编程输注泵。
   4. 启动空气过滤器
      在吸烟过程中，为消除正电子发射断层扫描（PET）检查室内的二手烟，将空气净化器（Movex Inc, Northampton, PA）的进气口置于扫描仪前方且位于受试者头部上方，同时为受试者留出将香烟送至口部的空间。该过滤装置在研究开始前即开启，若进行多次扫描，则在所有条件下均持续使用。
   5. 透射扫描
      在注射示踪剂及采集PET扫描图像之前，先获取一段9分钟的透射扫描。透射扫描用于创建全脑线性衰减系数的三维图谱。该衰减图谱将用于发射（PET）图像的重建。
2. 正电子发射断层扫描
   1. 开始注射并进行PET扫描
      放射性药物示踪剂必须由认证的核医学技术员给药。通常由两名技术员组成的团队同时启动示踪剂给药和PET数据采集。
   2. 吸烟时的评分量表
      在吸烟前和吸烟后立即以口头形式向受试者发放简短问卷。吸烟者需在1-100的量表上对其渴求程度、渴求满足度、尼古丁快感以及厌恶感进行评分。
   3. 吸烟
      为了捕捉吸烟者在自然吸烟体验中的多巴胺反应，应指导吸烟者按照自己的节奏吸烟，吸食自己平时使用的香烟品牌，并且最重要的是由吸烟者自行完成吸烟过程，而非由研究人员提供尼古丁或香烟。吸烟者在自前一晚午夜起禁烟后，连续吸食两支香烟，通常约需10分钟完成两支香烟的吸食。
   4. 吸烟后评分量表（如上所述）。
3. PET 扫描后
   1. 完整扫描，通过 Vicra 数据使用 MOLAR 发送至重建
      采集完成后，将列表模式数据（即记录每个单独衰变事件及其时间和位置的信息）重建为发射图像。本中心所使用的重建算法为迭代算法（Carson, Barker 等 ²¹）该算法利用高频Vicra记录在事件层面校正运动。算法还包含对散射、衰减、死时间、归一化、扫描仪几何结构以及点扩散函数的校正。重建生成预设时间帧的动态三维PET图像序列。
   2. MR预处理与MR-PET配准
      使用标准算法去除受试者磁共振图像中的颅骨 ²³在将MR与PET配准时，必须先去除颅骨，因为大多数示踪剂不会被颅骨摄取。
4. 使用 HYPR 过滤动态 PET 数据
   采用Christian提出的方法，对所有PET图像逐帧应用空间滤波技术的一种变体——高度约束反投影法（HYPR-LR） 等 ^8,24HYPR-LR 的优势在于，它能够在不损害用于生成多巴胺动态影像的每个体素的时间信息的前提下，降低空间噪声。
5. 将PET数据配准至MR模板
   将PET数据与受试者的MR数据对齐，得到变换矩阵1。（此步骤通常使用PET扫描早期的一个图像完成。）将MR数据配准至标准MR模板，得到变换矩阵2。合并变换矩阵1和2，以将HYPR滤波后的PET数据配准至标准模板空间。此时，数据已处于具有各向同性体素（2 mm × 2 mm × 2 mm）的标准解剖空间中。
6. 应用纹状体掩模
   Raclopride 具有足够的信噪比对比度，因而仅可用于纹状体。纹状体是与药物成瘾相关的脑区。参照 Martinez 的研究 等 ²⁵ 对模板空间中的所有PET数据应用前连合纹状体（腹侧纹状体、背侧尾状核、背侧壳核）的掩模。
7. 基于体素的两种模型拟合
   1. 选择用于 lp-ntPET 的多巴胺响应函数
      选择与多巴胺对刺激可能反应一致的响应函数。通过选定特定的一组响应函数，可以将估计的多巴胺反应的形态和时间进程限制为符合该特定刺激预期的曲线形式。对于吸烟刺激，我们预期多巴胺浓度呈现单峰式的上升和下降（一个 "gamma-变体" 呈曲线形状）。在扫描开始后45分钟吸烟的情况下，响应函数族具有 "起飞" 40 分钟（预留一定提前量）及之后的时间点均包括在内。
   2. 应用 lp-ntPET 模型
      根据 Normandin 的方法，将 lp-ntPET 模型拟合到掩膜区域内每个独立体素的 PET 时间-活性曲线（TAC）上 等 ⁷模型的操作方程如下所示 图3aPET 时间-活性曲线（TAC）与每个响应函数乘积的积分构成一组线性基函数，这些基函数共同贡献于模型（见运算方程中的最后一项）。由于 lp-ntPET 是一种基于线性基函数的动态 PET 数据拟合方法，因此可在每个体素上快速估算：（a）控制示踪剂动力学行为的参数，以及（b）扫描期间相对多巴胺浓度变化的时间过程曲线。
      1. 创建 WSSR 地图
         记录 lp-ntPET 模型在每个体素处对数据拟合的加权残差平方和（WSSR）图（WSSR）_lp-ntPET) 以供使用。在每个体素处拟合该模型可生成示踪剂参数图像：R₁，k₂，k_2a，以及γ。R1为相对流速值，k₂ 是参考区域的流出速率，k_2a 是目标区域的表观流出速率，γ 是多巴胺信号的幅度。每个体素的加权残差平方和也可被视为一幅图像。
   3. 应用（常规）多线性参考组织模型（MRTM）
      按照MRTM模型进行拟合 ⁹ 将PET时间-活性数据拟合到掩膜区域内每个单独体素。MRTM是一种线性模型，通常应用于动态PET数据，其形式与lp-ntPET相同。 除了缺少一个随时间变化的多巴胺项外拟合MRTM至体素级数据仅可得到三个参数图像的估计值：R₁，k₂，k_2a. 记录MRTM拟合的加权平方和图（WSSR）_MRTM) 对每个体素的数据进行拟合。
8. 计算F图
   通过计算掩膜内每个体素的 F 统计量，从平方和图生成 F 图。F 统计量用于比较加权残差平方和（WSSR）_lp-ntPET 至 WSSR_MRTM，校正各自拟合中自由度的差异。
9. 对 F 图进行阈值处理
   将 F 图在对应于概率 p 的阈值处进行阈值化处理 < 0.05（基于模型拟合的自由度）。该阈值在每个体素上均相同。对图像进行二值化处理以生成新的 "显著性掩膜" 仅保留纹状体内那些PET时间-活性曲线（TACs）用lp-ntPET模型拟合效果在统计学上优于MRTM模型的体素。
10. 过滤显著性掩膜
    进行形态学分析 "开启" （先进行腐蚀，再进行膨胀）处理显著性掩膜，以消除我们假设由噪声引起的微小且孤立的体素簇。采用各向同性的 2 x 2 x 2 体素核，去除直径为 2 体素或更小的孤立体素群。至此，我们获得了最终的显著性掩膜。
11. 创建彩色4D多巴胺电影
    将经 k 标准化的多巴胺曲线估计值进行存储_2a 在最终显著性掩膜的每个体素处。这些数据构成 "标准化多巴胺图像" 并且是四维的。它们实际上表示的是，在每个时间点上，那些被发现对刺激具有显著多巴胺反应的体素所对应的相对多巴胺值。通过对归一化的多巴胺图像应用彩色查找表，生成一组彩色编码的图像序列。将彩色编码的多巴胺图像叠加到相应的MR模板图像上。将这组彩色编码图像保存为 *.png 文件。这是一个单切片 "多巴胺电影"将包含腹侧纹状体的每个切片的多巴胺影像按顺序合并为一个影像。该序列为多切片多巴胺影像。
12. 以相同方法分析吸烟数据与对照数据
    对每个待考察的实验条件下的数据执行相同的分析。在本项目中，我们分别在两种不同条件下获取并分析了每位受试者的数据：吸烟条件和对照条件（无吸烟）。
13. 通过构建多巴胺复合影像，比较吸烟组与对照组
    在不同条件下为同一受试者生成多巴胺相关影像资料， 例如 基线或假刺激任务与吸烟的对比。生成一个 "复合多巴胺电影" 针对一名受试者，涵盖纹状体所有切片的基线及吸烟状态。
14. 播放视频
    播放 "多切片多巴胺动态成像" （如结果所示）揭示构成大脑对吸烟产生独特多巴胺反应的空间和时间模式。

结果

图2。两种不同HYPR空间滤波器对单个纹状体体素时间-活性数据平滑性的影响。上排：¹¹C-雷氯必利PET发射图像，来自以46.5分钟为中心的3分钟帧（未滤波、使用3 × 3 × 3体素核滤波、使用5 × 5 × 5体素核滤波）。中排：¹¹C-雷氯必利PET发射图像，来自以61.5分钟为中心的3分钟帧（未滤波、使用3 × 3 × 3体素核滤波、使用5 × 5 × 5体素核滤波）。下排：来自左侧背侧尾状核同一单个体素位置对应的时间活性曲线。注意，尽管随着滤波器尺寸增大噪声降低，但在吸烟时刻因多巴胺释放导致的¹¹C-雷氯必利摄取量的明显下降仍得以保留。

图3. 根据Normandin的方法，为在每个体素处将lp-ntPET模型拟合到PET时间-活性数据而预先计算的一组代表性多巴胺响应函数 等 ⁷在我们的吸烟实验范式中，受试者在示踪剂注射开始后45分钟开始吸烟。即使纹状体多巴胺反应编码了对吸烟的预期—— 例如 由于处理香烟或其他预示吸烟的线索，我们推断反应函数可安全地限定为从基线开始上升的曲线 不早于 吸烟前5分钟以内 (a)同样，曲线被限制为起飞时间 不迟于 吸烟开始后15分钟内。起飞时间为40分钟的曲线代表由于预期可能产生的多巴胺能反应。 (b) 代表性反应函数均从吸烟开始时间（45分钟）的基线起始。共生成500条不同的合理反应函数。为便于说明，图中展示 (a) 和 (b) 仅展示部分曲线形状和起飞时间。

图4. (a) lp-ntPET 模型的运算方程。该模型在参数（R₁、k₂、k_2a、γ）上呈线性，从而可在纹状体掩模内的每个体素中快速计算参数估计值。(b) 单个受试者单个冠状脑切片的参数图像（R₁、k₂、k_2a、γ）。尽管只有 γ 参数编码多巴胺反应的幅度，但仍需同时估计全部 4 个示踪剂参数，以将模型拟合到每个体素的时间-活性数据。

图5：传统模型（MRTM）与新模型（lp-ntPET）对左侧尾状核体素的时间-活性数据拟合结果。MRTM拟合曲线为蓝色，lp-ntPET拟合曲线为红色。

图6。(a) 显示了MRTM和(b) lp-ntPET模型在每个纹状体体素上对数据拟合的加权残差平方和（WSSR）。由相同数据生成的两个WSSR图像进行比较，以生成每个体素的F比率图（即 F图），如(c)所示。(d) 将F图在p < 0.05水平进行阈值化，以生成二值显著性图（见实验方案步骤2.10）。对于n个时间帧以及lp-ntPET模型的4个参数，对应于概率水平p < 0.05的F统计量阈值（将90分钟数据划分为3分钟的时间框时，该阈值为4.23）(e) 使用形态学滤波器（“开运算”）对显著性图进行滤波，以消除极小的体素簇，这些体素簇极有可能代表噪声。最终显著性掩膜仅保留纹状体中那些其时间-活性曲线（TAC）被lp-ntPET模型拟合效果（统计学上）优于传统MRTM模型的体素，因此被认为包含对吸烟的多巴胺能反应。该阈值未对多重比较进行校正。为防止假阳性结果，我们同样为对照条件创建最终显著性掩膜（见图7及实验方案步骤1.8 - 1.10）。

图7. (a) 显示单个受试者在吸烟条件下的最终显著性掩膜的一个冠状切片。图(b) 显示同一受试者在基线条件下对应切片的最终显著性掩膜。吸烟条件掩膜中存在保留体素的簇，而对照条件掩膜中这些簇几乎完全缺失，这支持了多巴胺动态影像（见下文）并非随机事件或与数据噪声相关事件的观点。（注：基线条件与吸烟条件下的注射活性——即信噪比——具有可比性。）

图8。冠状面单个脑切片的多巴胺动态影像显示了相对于基础（静息）多巴胺水平的逐帧多巴胺水平变化。(a) 显示的是基线条件下的影像，(b) 显示的是吸烟条件下的影像。多巴胺水平以颜色编码表示。具体而言，颜色条中所示的颜色及其对应的数值表示多巴胺水平相对于基础水平的变化百分比。同样，仅显示最终显著性掩膜中达到 p < 0.05 显著性水平的体素的多巴胺水平。

图9。与图8同一受试者的多切片、多条件多巴胺动态影像，同时显示腹侧纹状体所有切片在基线状态和吸烟状态下的图像。

图1. 实验与图像分析流程图 (a-c)。 点击此处查看大图。

图2. 不同核大小的HYPR滤波器对图像（上排和中排）及单个体素时间-活度曲线（下排）的影响。 点击此处查看大图。

图 3. 多巴胺响应函数示例，分别在示踪剂注射后 (a) 40 分钟或 (b) 45 分钟开始上升。

图 4. 通过将 lp-ntPET 操作方程 (a) 拟合至 PET 数据生成的参数图像。(b) 模型四个参数 R₁、k₂、k_2a、γ 对应的图像，针对纹状体进行评估，并叠加显示在相应的 MR 切片上。 点击此处查看大图.

图 5. MRTM（蓝色）与 lp-ntPET（红色）模型对单个体素时间-活度数据的拟合结果。

图6. MRTM (a) 与 lp-ntPET (b) 方法所得WSSR的参数图像。 将两种WSSR图进行比较以生成F图 (c)，随后对F图设定阈值生成二值化掩膜 (d)，再经滤波处理得到最终显著性掩膜。 点击此处查看大图。

图7. 同一受试者在吸烟 (a) 与对照 (b) 条件下最终显著性掩膜的比较。

图8. 单个受试者在对照（“静息”）和吸烟条件下的单层多巴胺动态图像。 点击此处查看 图8。

图9. 单个受试者在（顶部）吸烟和（底部）对照（“静息”）条件下的多切片多巴胺动态影像。 点击此处查看 图9。

讨论

关于吸烟对多巴胺反应的正电子发射断层扫描（PET）研究文献中的发现尚不一致^13-18。造成这种不一致的原因可能有很多。在尝试对吸烟行为进行成像时，会遇到多种方法学上的困难。至少需要应对数据中可能出现的运动伪影、研究人员接触二手烟的风险，以及多巴胺水平发生轻微、短暂的变化，这些变化仅导致示踪剂¹¹C-雷氯必利摄取和滞留的细微改变。

通过静脉注射大剂量尼古丁，可能人为诱导出强烈且持续的多巴胺反应。然而，这与我们创建吸烟过程中多巴胺动态变化影像的初衷相违背。我们的目的是尽可能精确地考察吸烟这一完整行为所引发的多巴胺能反应。在成瘾研究中，被动给药与自我给药之间存在重要区别。我们的目标是成像自我给药过程——即吸烟者吸食自己偏好的香烟品牌——以捕捉并表征吸烟引发的短暂多巴胺能反应。正电子发射断层扫描（PET）分析通常假设药物或其他刺激所产生的效应相对于扫描持续时间而言是持久的。因此，对吸烟过程进行成像需要在PET建模和实验设计方面进行创新。

本方案中的关键步骤

在扫描仪中协助吸烟

1. 为了对自我给药（即 吸烟）过程进行成像，我们必须消除二手烟，以满足本机构环境健康与安全部门的要求。这一目标通过使用便携式空气净化系统实现，该系统将受试者周围的空气经由高效微粒空气（HEPA）过滤器抽吸，以去除颗粒物。该设备配备一个透明的穹顶形进气罩，可降至受试者面部上方，既不妨碍其吸烟，又能有效收集烟雾。
2. 吸烟会引发头部运动——即使受试者被明确要求仅用手操作而保持头部静止。单一时相内的运动将降低扫描仪的点扩散函数性能，即导致图像模糊。扫描过程中的头部运动还意味着头部在发射扫描和透射扫描期间处于不同位置。这种不匹配可能导致在使用透射扫描数据校正衰减时产生伪影。Vicra 头部追踪系统可有效解决上述两个问题，通常被认为是当前应对该技术挑战的先进解决方案²⁶。

提高¹¹C-雷氯必利摄取对多巴胺水平微小变化的敏感性

3. 我们课题组先前的模拟研究表明，如果示踪剂被给予，则在整个扫描过程中对多巴胺水平变化的敏感性并不均匀 通过 一次推注 ²⁷另一方面，先给予示踪剂的初始推注，随后进行缓慢输注，似乎能显著提高PET数据在扫描期间任何时间点对吸烟行为的敏感性均一程度。
4. 吸烟引起多巴胺的变化相对于PET数据本身的噪声而言较小。高度约束反投影重建（HYPR） ^8,24 是一种广泛用于fMRI数据平滑处理的方法，最近已被应用于PET。 空间 平滑技术可在不消除信号细节的情况下减少噪声 时间的 我们感兴趣的数据特征，即时间-活性曲线中反映示踪剂与内源性多巴胺竞争关系的偏转。我们的初步工作 ²⁸ 表明存在一种最优的HYPR滤波器选择，可使经阈值处理的F图之间的差异最大化即 吸烟状态与基线条件之间保留体素数量的差异。所选用的最优滤波器（用于呈现当前数据）可能取决于HYPR核大小与激活区域近似尺寸之间的恰当匹配（参见 图2).
5. 吸烟引起的多巴胺变化较为短暂。传统的正电子发射断层扫描（PET）分析方法难以捕捉这类短暂的神经递质事件。 ^25,29我们通过模拟研究和人类数据表征了各种传统分析方法的不足之处 ³⁰因此，本实验室已开发并验证了多种数学方法，用于模拟多巴胺瞬时变化对PET数据的影响 ^1-7诺曼丁近期的一项创新 等 ⁷ 目的是将我们原始的ntPET模型线性化，以便其能够在体素水平上应用。由此得到的结果即为本文所展示的多巴胺动态影像。我们用于估计PET数据中多巴胺瞬时变化的方法关键部分此前已在大鼠中通过同步进行PET与微透析实验得到验证 ⁴ 以及在人类执行手指敲击任务时 ^3,4.
6. 需要采用某种统计学检验方法，以区分多巴胺的真实变化与随机事件。我们选择使用F统计量（又称F检验） "F值") 以鉴定区域（即 图像中那些最有可能包含可检测且可量化多巴胺反应的体素。使用F统计量来比较两个嵌套模型对同一时间-活动数据拟合平方和的优劣。在此情况下，我们将传统模型（不含随时间变化的多巴胺项）与我们近期提出的包含时间依赖性多巴胺波动项的lp-ntPET模型进行拟合效果比较。只有当F比率超过给定统计阈值的体素，才会保留在最终的多巴胺动态影像中。

对所呈现结果解释的局限性

1. 此处展示的样本结果当然并非一项完整的研究。一项针对吸烟的全面研究应包含基线状态、吸烟状态以及假吸烟状态，以区分由运动引起的多巴胺释放（与运动伪影不同，见上文）。这些研究目前正在本实验室持续开展。
   需要注意的是，构建一个合适的假吸烟对照条件远非易事。对于吸烟者而言，仅将未点燃的香烟放入口中这一动作本身就可能具有奖赏性，从而引发多巴胺的释放。因此，用于控制动作但不控制预期的对照条件，应是一种在用力程度和频率上与吸一口香烟相当的定向运动，但该动作在任何情况下都不能与吸烟行为相关联，例如按键或手动操作物体则不适宜作为此类对照。
2. 众所周知，如果进行足够多的比较，就会出现偶然结果，这些结果会超过给定的统计学阈值 ³¹我们正在进行的比较是针对纹状体中所有体素，分析传统模型与lp-ntPET模型的拟合优度。目前，我们尚未对多重比较进行正式校正。例如 "邦费罗尼校正"）。相反，我们在吸烟条件之外，还将多巴胺动态成像分析应用于基线条件。如果我们在吸烟条件下得到的多巴胺动态图像仅仅是随机结果，那么我们应预期基线条件与吸烟数据中的激活区域密度（即高于阈值的体素数量）相同。但显然情况并非如此（见 图7).
3. 当然，我们技术的可重复性是一个重要的相关问题。可以预期，吸烟者的大脑在今天、明天或下周吸烟时的反应应当相似。目前我们正在评估多巴胺动态成像技术的测试-重测可重复性。

未来

我们开发了一种新的正电子发射断层扫描（PET）示踪剂摄取模型，用于描述内源性神经递质水平短期波动情况下的摄取行为。由于该模型在参数上是线性的，因此可以在大量体素上快速且简便地进行计算。将此模型逐个体素地拟合到PET数据后，最终结果是一段"动态影像"。对于使用D2受体示踪剂¹¹C-雷氯必利的研究，最终结果即为一段多巴胺动态影像。多巴胺是大脑处理奖赏性刺激并导致成瘾过程中的关键神经递质。由于某些刺激物（尤其是香烟和酒精）仅引起轻微且可能短暂的多巴胺变化，此类动态影像在研究这两种刺激物滥用方面可能具有最大潜力。如果我们能够利用多巴胺动态影像识别出可提示依赖或滥用风险的空间和时间释放模式，那么这些模式便可作为疾病标志物、疾病风险标志物，以及——假设这些模式具有可逆性——药理或认知治疗效果的评估指标。

我们的视频内容并不局限于多巴胺系统。所需条件仅仅是针对感兴趣靶点的PET示踪剂，且该示踪剂对（即 可被同一靶点内源性配体的波动轻易取代。迄今为止，在识别对多巴胺以外的内源性神经递质具有可靠敏感性的PET示踪剂方面，进展仍然有限。例如，2010年对5-羟色胺相关文献的一篇综述就揭示了当前利用PET检测5-羟色胺释放能力的局限性，呈现出令人清醒的图景 ³²最近，出现了一些令人鼓舞的进展。多篇文献报道了5-羟色胺示踪剂对非人灵长类动物内源性5-羟色胺升高的敏感性 ^33-36 但该领域仍在等待在人类中的类似验证。正如我们在其他地方所讨论的 ³⁷，对内源性神经递质浓度变化的敏感性似乎取决于示踪剂从受体上解离的最佳速率，以及示踪剂从组织向血液快速清除的难易程度。一旦血清素配体经过验证并被证实具备这些特性，便可实现血清素动态成像。

目前，大多数使用受体示踪剂的正电子发射断层扫描（PET）研究都会生成参数图像。参数图像是指在物体（即大脑）的每个体素上评估某一特定示踪剂动力学模型参数所得到的图谱。应用常规模型（如SRTM^38,39或单/双室房室模型）可获得反映摄取率（Ri）、区域血流参数或区域结合势（BP）的参数图像。这两个参数均为生理常数，被认为代表处于稳态的生理过程。然而，有时所研究的系统或过程本身并不稳定，即具有瞬态特性。例如吸烟引起的多巴胺短暂反应即属此类情况。在这种情况下，无法用单一的参数图像来表征多巴胺的瞬时变化，也不适合采用参数严格不随时间变化的模型对数据进行建模。因此，需要引入包含时变项的模型，以描述吸烟刺激下纹状体中多巴胺浓度的动态变化。当使用多巴胺示踪剂并结合此类模型时，其自然输出结果即为一部多巴胺动态变化的“电影”。这是一种新型的功能成像输出形式，有望推动并要求发展新的分析方法，以充分挖掘其应用价值。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
Vicra	NDI Systems, Waterloo, Canada
HRRT	Siemens
空气过滤器	Movex, Inc, Northampton, PA	LFK 175	带抽气装置和透明罩
11C-雷氯必利			由耶鲁大学PET中心使用O-去甲基前体合成
O-去甲基雷氯必利	ABX advanced biochemical compounds, Radeberg, Germany	产品编号 #1510	11C-雷氯必利的前体
表1. 所用材料。